# 1.直方图
# import pandas as pd
# import matplotlib.pyplot as plt
# import seaborn as sns
# df = pd.read_excel('某餐厅顾客消费记录.xlsx')
# plt.figure(figsize=(8,4))
# sns.set_style(style='darkgrid',rc={'font.sans-serif':'SimHei'})
# sns.set_palette('colorblind')
# sns.histplot(x='消费金额（元）',hue='顾客类型',data=df,bins=15,multiple='stack')
# plt.title('某餐厅不同消费金额区间消费次数直方图')
# plt.ylabel('消费次数')
# plt.show()

# 2.箱形图
# import pandas as pd
# import matplotlib.pyplot as plt
# import seaborn as sns
# df = pd.read_excel('某餐厅顾客消费记录.xlsx')
# plt.figure(figsize=(8,4))
# sns.set_style(style='ticks',rc={'font.sans-serif':'SimHei'})
# sns.set_palette(sns.color_palette('husl'))
# sns.boxplot(x='分店',y='顾客满意度',data=df,notch=True,
# whis=0.5,order=['第一分店','第二分店','第三分店'])
# plt.title('某餐厅不同分店顾客满意度箱形图')
# plt.show()

# 3.密度图
# import pandas as pd
# import matplotlib.pyplot as plt
# import seaborn as sns
# df = pd.read_excel('某餐厅顾客消费记录.xlsx')
# plt.figure(figsize=(8,4))
# sns.set_style(style='ticks',rc={'font.sans-serif':'SimHei'})
# sns.set_palette(sns.color_palette('husl'))
# sns.kdeplot(x='顾客满意度',hue='分店',data=df,
# hue_order=['第一分店','第二分店','第三分店'])
# plt.title('某餐厅不同分店顾客满意度密度图')
# plt.ylabel('概率密度')
# plt.show()

# 4.小提琴图
# import pandas as pd
# import matplotlib.pyplot as plt
# import seaborn as sns
# df = pd.read_excel('某餐厅顾客消费记录.xlsx')
# plt.figure(figsize=(8,4))
# sns.set_style(style='ticks',rc={'font.sans-serif':'SimHei'})
# sns.set_palette(sns.color_palette('husl'))
# sns.violinplot(x='分店',y='顾客满意度',data=df,hue='分店',
#     order=['第一分店','第二分店','第三分店'])
# plt.title('某餐厅不同分店顾客满意度小提琴图')
# plt.show()

# 5.
# import pandas as pd
# import matplotlib.pyplot as plt
# import seaborn as sns
# sns.set_style(style='ticks',rc={'font.sans-serif':'SimHei'})
# sns.set_palette(sns.color_palette('husl'))
# df = pd.read_excel('某店铺销售数据.xlsx')
# plt.figure(figsize=(8,4))
# sns.set_palette('bright')
# sns.scatterplot(x='商品价格（元）',y='成交量（件）',data=df)
# plt.title('某店铺商品价格与成交量的相关性散点图')
# plt.show()